为解决在IIoT(industrial internet of things)环境下,现有的调度算法调度工作流中通信频繁、数据传输量大的任务所带来的完工时间上升、成本增加等影响的问题,提出一种基于聚类的工作流多雾协同调度算法。通过二分K均值算法对工作流中...为解决在IIoT(industrial internet of things)环境下,现有的调度算法调度工作流中通信频繁、数据传输量大的任务所带来的完工时间上升、成本增加等影响的问题,提出一种基于聚类的工作流多雾协同调度算法。通过二分K均值算法对工作流中的任务进行聚类,基于聚类结果,在多个雾服务器之间使用改进的免疫粒子群优化算法进行任务调度。实验结果表明,该算法相比其它一些传统的调度算法在完工时间、成本、负载均衡方面都有一定提升。展开更多
生成式预训练转换器(Generative pre-training transformer,GPT)和大型语言模型(Large language models,LLMs)的出现为医学领域带来了变革性应用。在中医药(Traditional Chinese medicine,TCM)领域,LLMs为解决临床工作流程效率低下和改...生成式预训练转换器(Generative pre-training transformer,GPT)和大型语言模型(Large language models,LLMs)的出现为医学领域带来了变革性应用。在中医药(Traditional Chinese medicine,TCM)领域,LLMs为解决临床工作流程效率低下和改善患者体验提供了独特的机会。然而,这些前景也伴随着挑战,包括数据质量、安全和隐私、虚假信息、伦理以及其他各种问题。本文系统阐述了LLMs在中医领域的应用以及其在改善中医诊疗服务、提升教学效能、优化医疗管理流程等方面的应用价值,并深入分析了实际落地过程中可能遇到的技术与伦理障碍。为确保LLMs在中医临床中的安全、公正应用,必须建立完善的保障机制。我们呼吁临床医师与研究人员共同应对挑战,在优化模型性能的同时有效管控风险,这将为中医药文化的传承与创新注入强劲动力。展开更多
为了解决大型工程项目中文件的传输时间与成本问题,提出一个基于文件工作流的工程项目文件管理优化方法。首先,构建了工程项目文件管理环境和具有逻辑顺序的文件工作流模型,分析了文件的传输和缓存。在此基础上,将文件管理优化问题建模...为了解决大型工程项目中文件的传输时间与成本问题,提出一个基于文件工作流的工程项目文件管理优化方法。首先,构建了工程项目文件管理环境和具有逻辑顺序的文件工作流模型,分析了文件的传输和缓存。在此基础上,将文件管理优化问题建模为马尔可夫过程,通过设计状态空间、动作空间及奖励函数等实现文件工作流的任务完成时间与缓存成本的联合优化。其次,采用对抗式双重深度Q网络(dueling double deep Q network,D3QN)来降低训练时间,提高训练效率。仿真结果验证了提出方案在不同参数配置下文件传输的有效性,并且在任务体量增大时仍能保持较好的优化能力。展开更多
文摘为解决在IIoT(industrial internet of things)环境下,现有的调度算法调度工作流中通信频繁、数据传输量大的任务所带来的完工时间上升、成本增加等影响的问题,提出一种基于聚类的工作流多雾协同调度算法。通过二分K均值算法对工作流中的任务进行聚类,基于聚类结果,在多个雾服务器之间使用改进的免疫粒子群优化算法进行任务调度。实验结果表明,该算法相比其它一些传统的调度算法在完工时间、成本、负载均衡方面都有一定提升。
文摘生成式预训练转换器(Generative pre-training transformer,GPT)和大型语言模型(Large language models,LLMs)的出现为医学领域带来了变革性应用。在中医药(Traditional Chinese medicine,TCM)领域,LLMs为解决临床工作流程效率低下和改善患者体验提供了独特的机会。然而,这些前景也伴随着挑战,包括数据质量、安全和隐私、虚假信息、伦理以及其他各种问题。本文系统阐述了LLMs在中医领域的应用以及其在改善中医诊疗服务、提升教学效能、优化医疗管理流程等方面的应用价值,并深入分析了实际落地过程中可能遇到的技术与伦理障碍。为确保LLMs在中医临床中的安全、公正应用,必须建立完善的保障机制。我们呼吁临床医师与研究人员共同应对挑战,在优化模型性能的同时有效管控风险,这将为中医药文化的传承与创新注入强劲动力。
文摘为了解决大型工程项目中文件的传输时间与成本问题,提出一个基于文件工作流的工程项目文件管理优化方法。首先,构建了工程项目文件管理环境和具有逻辑顺序的文件工作流模型,分析了文件的传输和缓存。在此基础上,将文件管理优化问题建模为马尔可夫过程,通过设计状态空间、动作空间及奖励函数等实现文件工作流的任务完成时间与缓存成本的联合优化。其次,采用对抗式双重深度Q网络(dueling double deep Q network,D3QN)来降低训练时间,提高训练效率。仿真结果验证了提出方案在不同参数配置下文件传输的有效性,并且在任务体量增大时仍能保持较好的优化能力。
